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雷锋网按：本文作者为利兹大学数据分析研究所负责人Owen A Johnson，来源World Economic Forum，由雷锋网独家编译，未经许可拒绝转载！
近日，东京大学医学研究院利用 IBM的人工智能Watson判断一位女性患有罕见的白血病，而这只用了10分钟的时间。患者为一名60岁的女性，在四处寻医无果之后，她尝试了Watson。Watson最初根据诊断结果，显示她患了急髓白血病，并向东京大学医科学研究所提出了适当的治疗方案，为这名女性的康复做出了贡献。
这次的成功诊断，显示了人工智能在医疗方面的无限潜力，也显示了IBM的Watson系统的巨大实力。不过，在人工智能领域，Watson系统已经大名鼎鼎了，而它的第一次“成名”，还是因为在2011年2月，Watson在智力节目《危险边缘》上打败了人类对手，用自然语言实现深度问答，展示了其强大的学习能力。而Watson在医疗机构的合作，同样也帮助医学研究人员在认知计算应用上不断推进。
同时， IBM前一代的AI系统Deep Blue在1996年打败了当时的象棋冠军Garry Kasparov，成为世界上第一个能够打败世界冠军的AI系统。从打败世界冠军到拯救生命，AI花了20年时间，而这20年对于AI来说，是一段艰苦的岁月。
人工智能、机器学习、大数据在医疗方面的运用一直饱受争议。一方面，大数据等可以带来医疗上的突破，诸如FitBit等可穿戴设备为人们的健康保驾护航，一些人对这些技术的医疗应用热情不减；另一方面，质疑之声也四下飞起，人们对于机器人缺乏信任，对其可能带来的隐私侵犯嗤之以鼻，人们对于医疗机器人的顾虑和怀疑还是太多太多。
事实上，你也许会很惊讶，世界上的第一个医疗支持计算机系统在1972年就出现了，它由英国Tim De Dombal和Susan Clamp两位杰出的科学家发明。
这个医疗AI的鼻祖叫做AAPhelp，运用了Bayesian算法，诊断出了病人的腹痛之源。在1974年，De Dombal的团队已经将此系统调教得比高级医师的技能更高，它的在此方面的医术已经可以和最高级的医疗咨询师媲美。
而令人悲伤的是，40年过去了，AAPhelp仍然没有得到常规使用。
现在，要想让AI拯救生命，首先需要克服很多障碍。AI颠覆着人们对于医疗的价值观：机器可以比专业医师的医术更加精湛、病人在治疗之前需要经过复杂的算法运用等等。因此，医疗方面的实用科技创新通常要花上几十年。
然而几十年过去了，AAPHelp和IBM的Watson取得了巨大成就，让世人明白：计算机也可以拯救生命。医疗方面大数据的使用暗示着：病人记录、医疗数据、个人资料细节都可以被研究人员使用，来训练AI作出诊断。但是，人们对于自己个人数据的使用非常敏感，同时人们也希望政府和相关机构能够出台相关法律法规，为机器人在此方面的应用划出明确的标准。这也造成了医疗机器人发展的阻碍。
东京系统与软件开发研究所Watson Health Cloud的软件工程师林雪婷表示，目前医疗方面的项目难点其实比较统一：
首先，你要有可以对照的数据，在Watson拯救生命的项目里是和纽约基因中心进行合作；
其次，数据使用时，第三方只能根据HIPPA协议使用个人数据的统计信息；
再者，可能就是怎么把数据导出来作为这个研究的样本了，这个也很麻烦，因为基因数据很大。
因此，现在医疗机器人面临的最大阻碍并不是算法，而是人们的耐心和信赖。最近，在利兹大学的数据分析研究所，我们使用了IBM的Watson分析软件，来分析英国的5000万病理和放射学报告。出于此事的敏感性，我们将IBM的Watson带到研究中心，而不是直接将数据传输给IBM。
我们使用自然语言程序来处理数据，让脑转移瘤、HER阳性乳腺癌和肾盂积水等数据的精确度超过了90%。在接下来的两年中，我们将继续开发此项技术，争取让AI的医疗应用成为常规的医疗手段。
我们深知此事的不易，虽然我们已经收到了120万英镑的投资，但是我们现在尚未拯救一条生命。而要实现拯救世人的高尚愿望，我们需要攻克下大众的态度和思维这块硬骨头，让人们开始接受、慢慢信赖医疗机器人。而要赢得大众的心，我们面前依然道阻且长。
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